Simulador de capacidad para call centers

Muchos clientes que esperan demasiado en línea nunca vuelven a llamar. Se van a la competencia.

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Cálculo determinístico

En 30 segundos: Simula patrones de llamadas y dimensiona tu equipo para mantener tiempos de espera bajos sin pagar por capacidad ociosa. Cálculo determinístico con fórmulas auditables. El resultado es orientativo — ajusta los supuestos para reflejar tu operación real.

Ejemplo práctico

Call center inbound de soporte fintech en la hora pico: 360 llamadas por hora, AHT (tiempo medio de gestión) de 240 segundos (4 minutos por llamada, incluido el trabajo posterior), objetivo 80/20 (responder el 80% de las llamadas en menos de 20 segundos) y shrinkage del 30% (descansos, capacitación, reuniones y ausentismo).

Carga de tráfico: (360 × 240) ÷ 3600 = 24 Erlangs. En promedio hay 24 llamadas simultáneas durante la hora pico.

Erlang C indica que necesitas 29 agentes EN LÍNEA para alcanzar el 80/20 — no 24. Los 5 agentes por encima de la carga de 24 son el colchón que evita que la cola se dispare: con exactamente 24 la ocupación sería 100% y la espera tendería a infinito.

Con 29 agentes en línea: nivel de servicio alcanzado 84%, ocupación 82.8% y espera promedio (ASA) de 11.6 segundos. Una ocupación de 82.8% es saludable — por encima de 90% quema a los agentes, por debajo de 70% es capacidad ociosa.

Pero 29 son solo los agentes al teléfono. Con 30% de shrinkage debes PROGRAMAR 29 ÷ (1 − 0.30) = 42 agentes en el turno para tener 29 efectivamente atendiendo. Olvidar el shrinkage es el error #1 de dimensionamiento: contratas 29, operas con ~20 disponibles y el SLA colapsa.

Recomendación operativa: el AHT y el shrinkage son las dos palancas de mayor impacto. Bajar el AHT de 240 a 210 segundos (mejor guion + base de conocimiento) reduce los agentes en línea de 29 a ~26, un 10% menos de plantel sin tocar el SLA. Y atacar el shrinkage (de 30% a 25%) baja los agentes a programar de 42 a 39.

Casos de uso por industria

Soporte inbound general

Objetivo típico 80/20 (80% en 20s). AHT 180-300s. Ocupación saludable 80-85%. Dimensiona con el volumen de la HORA PICO, no el promedio diario: el plantel lo define el pico.

Cobranza / collections (outbound)

Erlang C aplica al inbound; el outbound predictivo usa modelos de marcación distintos. En operaciones mixtas, dimensiona el inbound con Erlang y suma el outbound aparte.

Soporte técnico SaaS

AHT alto (300-600s) por complejidad. SLA más laxo (80/60). Menos agentes pero más senior; el shrinkage sube por capacitación continua sobre nuevos releases.

BPO multicliente

Cada cliente con su SLA. Dimensiona Erlang por cola; el pooling (agentes compartidos entre colas) reduce el total de agentes 10-20% frente a colas aisladas.

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Guía de la calculadora

Qué calcula y para quién sirve

Esta calculadora aplica la fórmula de Erlang C para responder la pregunta operativa más cara de un call center entrante: ¿cuántos agentes necesito en línea para cumplir mi nivel de servicio? Capturas el volumen de llamadas de tu hora pico, la duración media de cada gestión y tu objetivo de servicio, y obtienes los agentes requeridos, el nivel de servicio alcanzado, la ocupación y la espera media.

Está dirigida a supervisores, analistas de WFM y responsables de operaciones de centros de contacto entrantes — atención a clientes, soporte, citas — que hoy dimensionan por intuición o con reglas simples que se rompen en horas pico.

Datos de entrada

Llamadas por hora: Volumen de la franja que dimensionas — usa la hora pico, no el promedio del día. El promedio subdimensiona sistemáticamente.
AHT (tiempo medio de gestión): Duración media de una gestión completa en segundos: conversación más trabajo posterior a la llamada (after-call work).
Objetivo de servicio (%): Porcentaje de llamadas que quieres contestar dentro del tiempo objetivo. Un SLA 80/20 significa 80% en 20 segundos.
Tiempo objetivo (segundos): La ventana de respuesta del SLA: los segundos dentro de los cuales debe contestarse cada llamada contada como atendida a tiempo.
Shrinkage (%): Porcentaje del tiempo pagado que el agente no está disponible para llamadas: descansos, capacitación, reuniones, ausentismo.

Resultados que obtienes

Carga de tráfico (Erlangs): El trabajo total que llega por hora: llamadas × AHT ÷ 3600. Un Erlang equivale a un agente ocupado al 100% durante una hora.
Agentes requeridos: El mínimo de agentes conectados y disponibles que cumple tu objetivo de servicio según Erlang C.
Agentes a programar: Los agentes requeridos ajustados por shrinkage: los que debes tener en el turno para que los requeridos estén realmente en línea.
Nivel de servicio alcanzado: El porcentaje de llamadas contestadas dentro del tiempo objetivo con ese número de agentes — normalmente algo mejor que el objetivo, porque los agentes son enteros.
Ocupación: Qué fracción del tiempo en línea los agentes están efectivamente en llamada: carga ÷ agentes.
ASA (espera media): Average Speed of Answer: los segundos que espera en promedio una llamada antes de ser contestada.

Metodología y supuestos

Carga (Erlangs) = Llamadas por hora × AHT (s) ÷ 3600

Erlang C: P(espera) se deriva de Erlang B mediante la relación estándar entre ambas fórmulas

Nivel de servicio = 1 − P(espera) × e^(−(N − A) × Tiempo objetivo ÷ AHT)

Ocupación = A ÷ N

Agentes a programar = N ÷ (1 − Shrinkage)

El motor busca el menor número entero de agentes N que alcanza tu objetivo, iterando la fórmula de Erlang C. El supuesto del modelo: llegadas de tipo Poisson, cola infinita y paciencia infinita — las llamadas esperan, no abandonan.

Por diseño Erlang C es conservadora: al no modelar abandono, tiende a pedir un agente más antes que uno menos. Para dimensionar un SLA contractual, ese sesgo juega a tu favor.

Ejemplo calculado

Ejemplo hipotético con fines ilustrativos. Los números se reproducen exactamente al capturarlos en la calculadora de esta página.

Ejemplo calculado: 240 llamadas en la hora pico, AHT de 300 segundos, objetivo 80/20 y shrinkage del 30%.

Carga: 240 × 300 ÷ 3600 = 20 Erlangs.

Agentes requeridos: 25 en línea. Con 25 agentes el nivel de servicio alcanzado es 85.0% en 20 segundos — el primer entero que supera el 80% pedido.

Ocupación: 20 ÷ 25 = 80%. Espera media (ASA): 12.5 segundos.

Agentes a programar: 25 ÷ (1 − 0.30) = 35.7 → 36 personas en el turno para sostener 25 en línea.

Nota el salto: la carga es 20 Erlangs pero el turno necesita 36 personas. La diferencia — 5 agentes por variabilidad de llegadas y 11 por shrinkage — es exactamente lo que las reglas de tres simples no ven.

Cómo interpretar el resultado

Siempre necesitas más agentes que Erlangs de carga: con N igual a la carga, la ocupación sería 100% y la cola crecería sin límite. El colchón sobre la carga es lo que compra tu nivel de servicio.

Vigila la ocupación además del SLA. Por encima de ~85-90% sostenido, la operación se vuelve frágil: cualquier pico o ausencia dispara la cola, y la fatiga de los agentes degrada el AHT. Si tu resultado da ocupación muy alta con SLA justo, considera un agente más.

La relación agentes↔servicio tiene rendimientos decrecientes en ambas direcciones: quitar un agente cerca del mínimo degrada el SLA de forma abrupta, mientras que agregar agentes por encima del requerido mejora cada vez menos. Usa la calculadora para ver ese precipicio antes de recortar personal.

Limitaciones y cuándo no usarla

Erlang C no modela el abandono de llamadas ni los reintentos: en colas largas reales, parte del tráfico cuelga y vuelve a llamar, lo que el modelo no captura.
Dimensiona una franja homogénea. Para el plantel del día completo, repite el cálculo por franja (idealmente de 30 minutos) con el volumen de cada una: usar el promedio diario es el error clásico.
Asume agentes intercambiables y una sola cola. Si enrutas por habilidades (skills) con grupos separados, dimensiona cada cola por separado.
El AHT capturado debe incluir el trabajo posterior a la llamada; omitirlo subdimensiona el plantel de forma sistemática.
No la uses para canales asíncronos (correo, WhatsApp diferido) ni para llamadas salientes: la matemática de colas de Erlang C aplica a tráfico entrante en tiempo real.

Pasa de la teoría al cálculo

La calculadora de esta página corre con tus números — sin formularios, sin login. Volver arriba y probarla.

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Preguntas frecuentes

1¿Por qué el resultado exige tantos agentes más que la carga en Erlangs?

Porque las llamadas no llegan espaciadas de forma uniforme: se amontonan al azar. El colchón de agentes sobre la carga es lo que absorbe esos picos aleatorios y mantiene la espera corta. A menor tolerancia de espera, mayor colchón.

2¿Qué shrinkage debo capturar?

El de tu propia operación: mide el porcentaje de tiempo pagado en que tus agentes no están disponibles para llamadas (descansos, baños, capacitación, juntas, ausencias) durante varias semanas y usa ese promedio. Es un dato interno, no un estándar.

3¿Sirve para dimensionar chat?

Solo como aproximación gruesa si cada agente atiende un chat a la vez. Con concurrencia (varios chats simultáneos por agente) el modelo de Erlang C deja de aplicar tal cual.

4¿Cómo dimensiono el día completo?

Corre la calculadora una vez por franja horaria con el volumen de esa franja y suma los turnos resultantes. El plantel del día es la envolvente de las franjas, no un promedio.

5¿Qué pasa si mi ocupación resulta mayor a 100%?

Significa que la carga supera a los agentes: la cola crece sin límite y el SLA es inalcanzable con ese plantel. La calculadora lo marca como no viable; necesitas más agentes, menor AHT o desviar tráfico.

Última actualización: 19 de julio de 2026

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